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Un aperçu des posets, de leurs structures et de leurs liens avec la théorie de Ramsey.

Une nouvelle méthode intègre la topologie dans les réseaux de neurones graphiques pour améliorer l'interprétation des données.

Cette étude présente une approche à double base pour le scaling multidimensionnel classique afin d'avoir une visualisation des données plus claire.

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Cet article explore comment la sédentarité affecte le transfert d'état quantique dans les réseaux.

HIE améliore la prédiction de lien en combinant des mesures de distance et sémantiques.

Apprends à compter et visualiser les partitions selon leur genre.

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Examiner les liens entre les graphes de distance entière et les nombres chromatiques à travers des matrices.

Analyser les connexions aléatoires dans les réseaux d'Erdős-Rényi révèle des infos sur le comportement des réseaux.

Cet article examine les nombres chromatiques dans les graphes de Cayley à travers les matrices de Heuberger.

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Ce papier présente une méthode plus rapide pour le problème de l'ensemble indépendant maximal.

Apprends comment les arbres peuvent réduire les interférences dans les systèmes de communication grâce au marquage radio.

Une revue sur l'utilisation des graphes pour de meilleures méthodes de détection des malwares.

Des chercheurs relient les grammaires hypergraphiques DPO et les grammaires hypergraphiques de Lambek pour une meilleure compréhension du langage.

Présentation d'un langage pour exprimer et gérer efficacement des types de données structurés.

Cet article parle de la difficulté d'intégrer des graphes dans des formes structurées.

Un programme utilisant la programmation par expression génétique pour trouver des circuits quantiques efficaces pour diverses applications.

Une nouvelle méthode améliore la diffusion et l'élection de leader dans les réseaux radio.

Une exploration des problèmes de Holant dans des graphs bipartites 3-réguliers plans.

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Un cadre pour guider les décisions de pré-entraîneur pour les réseaux de neurones graphiques.

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Examiner les colorations orthogonales dans des graphs géométriques aléatoires révèle des propriétés clés et des configurations optimales.

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Optimiser les emplacements pour les installations avec des graphes cactus peut améliorer l'urbanisme et la logistique.

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CompoundE3D améliore les prédictions de graphes de connaissances en utilisant plusieurs transformations.

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